최소한의 데이터 리터러시

최소한의 데이터 리터러시 - 인공지능 시대를 살아갈 모든 사람을 위한 교양서
송석리 외 지음 / 길벗 / 2024년 2월

#인공지능 시대 #교양서 #데이터 #리터러시

데이터가 폭발적으로 생성되는 시기를 살아가고 있다. 빅데이터 시대를 살고 있는데 데이터를 잘 보면 여러가지 정보들을 발견할수 있다. 어떻게 보느냐에 따라 결과가 달라질수 있다. 그래서 데이터를 잘 분석하는 기술이 필요하다.

데이터가 넘쳐나는 시대에 필요한 데이터 리터러시

우리가 살아가는 시대는 데이터가 넘쳐납니다. 데이터의 수집이 쉬워졌고

형태도 다양해 졌으며 인공지능을 사용해 데이터 생성도 합니다

인공지능이 빠르게 발전하며 데이터도 각광받고 있습니다.

데이터를 읽고 해석할수 있는 능력,

즉 데이터 리터러시가 부족하다면

눈앞에 데이터가 있어도

데이터가 담고 있는 어떤 정보도 얻을수 없습니다.

데이터는 마치 광산 같아서 올바르게 해석하고

활용하는 능력을 기른다면 남들이 발견하지 못한

멋진 보석을 발굴할 수 있지만, 그 반대일 수도 있지요.

— 작가의 말 中

21세기 미래 역량은 4C 가 필수이다. 4C는 의사소통능력(Communication), 협업능력(Collaboration), 비판적 사고(Critical thinking), 창의성(Creativity) 4가지 이다. 교육과정에서 강조되었지만 구체적으로 어떻게 역량을 기를지는 좀 막막한 부분이 있다. 21세기 인기있는 분야에 데이터 과학이 있다. 데이터를 다루고 분석하는 분야는 앞으로도 계속 유망한 직종에 있을것이다.

교통카드 데이터를 확인 하려면 티머니 사이트( pay.tmoney.co.kr )에서 해볼수 있다. 파이썬을 이용하면 시간대별 최다 승하차역 같은 그래프도 만들어낼수 있다. 데이터 분석을 하려면 파이썬은 필수이다.

미래를 예측할수 있는 데이터가 있다. 바로 인구 데이터 이다. 올해 태어난 아이가 몇명인지 알면 몇년후 초등학생이 되고 성인이 되고 노인이 되는 것이 예측이 되기 때문이다. 오차범위는 존재하지만 미래의 인구를 예측할수 있는 것이다. 주민등록 인구 통계 사이트에서 데이터를 구할수 있다. ( https://jumin.mois.go.kr )

보통 통계를 볼때 평균만을 생각하게 되는데 대푯값을 봐야 하는 경우도 있다. 평균과 중앙값이 다를수 있는데 이는 히스토그램을 그려봄으로써 파악할수 있다.

데이터 리터러시는 데이터만 안다고 할수 있는 분야가 아니다. 여러 학문을 합쳐야 제대로 볼수 있다. 책의 제목은 최소한의 데이터 리터러시 이지만 가볍게 볼수만은 없는 책이였다. 집중하고 그래프 하나하나를 봐야 이해가 되는 부분이다. 데이터를 많이 보면서 분석력을 키워야 할수 있는 분야라고 생각한다.

"해당 도서는 출판사로부터 서평 작성을 목적으로

책과 콩나무 카페를 통해 무료로 제공 받았습니다."